package com.geo.ai.service;

import com.geo.ai.adapter.AIModelAdapter;
import com.geo.ai.adapter.ModelUsageStats;
import com.geo.ai.model.AIRequest;
import com.geo.ai.model.AIResponse;
import com.geo.ai.model.ModelConfig;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.stereotype.Service;

import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.CompletableFuture;

/**
 * AI模型管理器
 * 负责管理和调用不同的AI模型
 * 
 * @author GEO Team
 * @version 1.0.0
 */
@Slf4j
@Service
public class AIModelManager {
    
    private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(AIModelManager.class);
    
    /**
     * 调用AI模型
     * @param request AI请求
     * @return AI响应
     */
    public AIResponse invoke(AIRequest request) {
        log.info("调用AI模型: {}", request.getUserInput());
        
        // 模拟AI调用
        try {
            Thread.sleep(100);
        } catch (InterruptedException e) {
            Thread.currentThread().interrupt();
        }
        
        return AIResponse.builder()
                .status(AIResponse.ResponseStatus.SUCCESS)
                .content("模拟AI响应内容")
                .modelName("MockModel")
                .responseTimeMs(100L)
                .build();
    }
    
    /**
     * 使用指定模型调用AI
     * @param request AI请求
     * @param modelName 模型名称
     * @return AI响应
     */
    public AIResponse invokeWithSpecificModel(AIRequest request, String modelName) {
        log.info("使用指定模型调用AI: {}, 模型: {}", request.getUserInput(), modelName);
        
        // 模拟AI调用
        try {
            Thread.sleep(100);
        } catch (InterruptedException e) {
            Thread.currentThread().interrupt();
        }
        
        return AIResponse.builder()
                .status(AIResponse.ResponseStatus.SUCCESS)
                .content("模拟AI响应内容")
                .modelName(modelName)
                .responseTimeMs(100L)
                .build();
    }
    
    /**
     * 异步调用AI模型
     * @param request AI请求
     * @return AI响应的CompletableFuture
     */
    public CompletableFuture<AIResponse> invokeAsync(AIRequest request) {
        return CompletableFuture.supplyAsync(() -> invoke(request));
    }
    
    /**
     * 流式调用AI模型
     * @param request AI请求
     * @param callback 流回调
     */
    public void invokeStream(AIRequest request, StreamCallback callback) {
        try {
            AIResponse response = invoke(request);
            callback.onComplete(response);
        } catch (Exception e) {
            callback.onError(e);
        }
    }
    
    /**
     * 获取模型配置
     * @param modelName 模型名称
     * @return 模型配置
     */
    public ModelConfig getModelConfig(String modelName) {
        ModelConfig.ModelCapabilities capabilities = new ModelConfig.ModelCapabilities();
        
        return ModelConfig.builder()
                .modelName(modelName)
                .provider("Mock")
                .enabled(true)
                .priority(1)
                .build();
    }
    
    /**
     * 获取所有可用模型
     * @return AI模型适配器列表
     */
    public List<AIModelAdapter> getAvailableModels() {
        return List.of();
    }
    
    /**
     * 获取使用统计
     * @return 使用统计映射
     */
    public Map<String, ModelUsageStats> getUsageStats() {
        return Map.of();
    }
    
    /**
     * 重置所有使用统计
     */
    public void resetAllUsageStats() {
        // 空实现
    }
    
    /**
     * 健康检查
     * @return 健康状态映射
     */
    public Map<String, Boolean> healthCheck() {
        return Map.of("MockModel", true);
    }
    
    /**
     * 流回调接口
     */
    public interface StreamCallback {
        void onChunk(String chunk);
        void onComplete(AIResponse response);
        void onError(Exception e);
    }
}